MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2153401794 · doi:10.1186/s40697-015-0071-8

Ambulatory Care after Acute Kidney Injury: An Opportunity to Improve Patient Outcomes

2015· review· en· W2153401794 sur OpenAlexafffundabout
Samuel A. Silver, Stuart L. Goldstein, Ziv Harel, Andrea Harvey, Elizabeth J. Rompies, Neill K. J. Adhikari, Rey Acedillo, Arsh K. Jain, Robert Richardson, Christopher T. Chan, Glenn M. Chertow, Chaim M. Bell, Ron Wald

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensMount Sinai HospitalToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkSt. Michael's HospitalWestern UniversitySunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Society of NephrologyKidney Foundation of CanadaInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryNephrologyKidney diseaseDialysisInternal medicineIntensive care medicineAmbulatory careEmergency medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Acute kidney injury (AKI) is an increasingly common problem among hospitalized patients. Patients who survive an AKI-associated hospitalization are at higher risk of de novo and worsening chronic kidney disease, end-stage kidney disease, cardiovascular disease, and death. For hospitalized patients with dialysis-requiring AKI, outpatient follow-up with a nephrologist within 90 days of hospital discharge has been associated with enhanced survival. However, most patients who survive an AKI episode do not receive any follow-up nephrology care. This narrative review describes the experience of two new clinical programs to care for AKI patients after hospital discharge: the Acute Kidney Injury Follow-up Clinic for adults (St. Michael's Hospital and University Health Network, Toronto, Canada) and the AKI Survivor Clinic for children (Cincinnati Children's Hospital, USA). SOURCES OF INFORMATION: MEDLINE, PubMed, ISI Web of Science. FINDINGS: These two ambulatory clinics have been in existence for close to two (adult) and four (pediatric) years, and were developed separately and independently in different populations and health systems. The components of both clinics are described, including the target population, referral process, medical interventions, patient education activities, and follow-up schedule. Common elements include targeting patients with KDIGO stage 2 or 3 AKI, regular audits of the inpatient nephrology census to track eligible patients, medication reconciliation, and education on the long-term consequences of AKI. LIMITATIONS: Despite the theoretical benefits of post-AKI follow-up and the clinic components described, there is no high quality evidence to prove that the interventions implemented in these clinics will reduce morbidity or mortality. Therefore, we also present a plan to evaluate the adult AKI Follow-up Clinic in order to determine if it can improve clinical outcomes compared to patients with AKI who do not receive follow-up care. IMPLICATIONS: Follow-up of AKI survivors is low, and this review describes two different clinics that care for patients who survive an AKI episode. We believe that sharing the experiences of the AKI Follow-up Clinic and AKI Survivor Clinic provide physicians with a feasible framework to implement their own clinics, which may help AKI patients receive outpatient care commensurate with their high risk status.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations90
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Kidney Health and DiseaseMême sujetAcute Kidney Injury ResearchTravaux en français237 207